基于智能控制的消防系统研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 课题的背景、目的和意义 | 第7-9页 |
| 1.1.1 课题的背景 | 第7-8页 |
| 1.1.2 智能消防研究的必要性 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外消防系统研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 课题的意义 | 第10-11页 |
| 1.4 论文的主要内容 | 第11-12页 |
| 第二章 智能控制消防系统的总体设计方案 | 第12-20页 |
| 2.1 系统的构建结构 | 第12-13页 |
| 2.2 系统的设计方案 | 第13-19页 |
| 2.2.1 智能控制消防系统的功能 | 第13-14页 |
| 2.2.2 智能控制消防系统的设计流程 | 第14-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 系统的硬件平台优化设计 | 第20-31页 |
| 3.1 火灾探测模块设计 | 第20-23页 |
| 3.1.1 感温探测模块 | 第20-21页 |
| 3.1.2 感烟探测模块 | 第21页 |
| 3.1.3 气体探测模块 | 第21-22页 |
| 3.1.4 智能复合等效模块 | 第22-23页 |
| 3.2 CAN总线模块设计 | 第23页 |
| 3.3 DSP消防报警控制器模块设计 | 第23-24页 |
| 3.4 中心监控主机模块设计 | 第24-25页 |
| 3.5 DSP消防联动控制器模块设计 | 第25-27页 |
| 3.6 智能疏散模块设计 | 第27-30页 |
| 3.6.1 应急照明模块 | 第27-28页 |
| 3.6.2 疏散指示模块 | 第28-30页 |
| 3.7 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 火灾探测模块的优化处理 | 第31-48页 |
| 4.1 现场火灾信息的提取 | 第31-32页 |
| 4.2 多信息融合技术 | 第32-33页 |
| 4.2.1 多信息融合的组成 | 第32-33页 |
| 4.2.2 多信息融合处理结构 | 第33页 |
| 4.3 信息处理层数据预处理 | 第33-34页 |
| 4.4 信息判断层智能算法的结合 | 第34-43页 |
| 4.4.1 BP神经网络融合系统 | 第34-39页 |
| 4.4.2 模糊控制融合系统 | 第39-43页 |
| 4.5 信息决策层的设计 | 第43-44页 |
| 4.6 基于MATLAB的实验仿真 | 第44-47页 |
| 4.7 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 智能疏散指示模块智能控制设计 | 第48-65页 |
| 5.1 基于蚁群算法的火灾动态疏散 | 第48-59页 |
| 5.1.1 蚁群算法引入 | 第48-49页 |
| 5.1.2 蚁群算法概述 | 第49-50页 |
| 5.1.3 蚁群算法的动态疏散实现流程 | 第50-52页 |
| 5.1.4 模型的建立 | 第52-55页 |
| 5.1.5 算法的仿真 | 第55-59页 |
| 5.1.6 运算结果分析 | 第59页 |
| 5.2 动态疏散指示智能控制 | 第59-64页 |
| 5.2.1 实例分析 | 第59-63页 |
| 5.2.2 系统智能控制流程 | 第63-64页 |
| 5.3 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 总结 | 第65-66页 |
| 6.2 展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
